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Dataset statistics

Number of variables20
Number of observations637
Missing cells227
Missing cells (%)1.8%
Duplicate rows10
Duplicate rows (%)1.6%
Total size in memory2.0 MiB
Average record size in memory3.2 KiB

Variable types

URL3
Text4
DateTime3
Categorical4
Unsupported1
Numeric5

Alerts

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article_raw_content has constant value "None" Constant
article_length has constant value "1" Constant
website has constant value "https://www.kf-finances.com" Constant
scraping_date has constant value "2025-01-14 18:37:29.243025+00:00" Constant
Dataset has 10 (1.6%) duplicate rowsDuplicates
article_date_modified has 219 (34.4%) missing values Missing
article_reading_time has 7 (1.1%) missing values Missing
article_category is an unsupported type, check if it needs cleaning or further analysis Unsupported

Reproduction

Analysis started2025-01-14 18:37:29.507234
Analysis finished2025-01-14 18:37:34.733797
Duration5.23 seconds
Software versionydata-profiling vv4.12.1
Download configurationconfig.json

Variables

Distinct527
Distinct (%)82.7%
Missing0
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Memory size184.3 KiB
https://www.kf-finances.com/prelevement-sepa-asp-quest-ce-que-cest-et-comment-le-gerer/
 
12
https://www.kf-finances.com/www-ca-cmds-fr-acceder-a-mes-comptes-vade-mecum-exhaustif-pour-neophytes/
 
12
https://www.kf-finances.com/pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banques/
 
12
https://www.kf-finances.com/comment-ouvrir-un-compte-bancaire-sans-domicile-fixe/
 
12
https://www.kf-finances.com/est-il-interessant-dacheter-des-dollars/
 
12
Other values (522)
577 
ValueCountFrequency (%)
https://www.kf-finances.com/prelevement-sepa-asp-quest-ce-que-cest-et-comment-le-gerer/ 12
 
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1.9%
https://www.kf-finances.com/pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banques/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/comment-ouvrir-un-compte-bancaire-sans-domicile-fixe/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/est-il-interessant-dacheter-des-dollars/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur/ 12
 
1.9%
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1.9%
https://www.kf-finances.com/ou-trouver-le-code-nan-cesu/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/les-avantages-insoupconnes-de-cmut-direct-pro-pour-les-petites-entreprises/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr/ 12
 
1.9%
Other values (517) 517
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ValueCountFrequency (%)
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100.0%
ValueCountFrequency (%)
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1.9%
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1.9%
/quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur/ 12
 
1.9%
/comprendre-le-smic-en-thailande-un-guide-pour-les-expatries-francophones/ 12
 
1.9%
/ou-trouver-le-code-nan-cesu/ 12
 
1.9%
/les-avantages-insoupconnes-de-cmut-direct-pro-pour-les-petites-entreprises/ 12
 
1.9%
/gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr/ 12
 
1.9%
Other values (517) 517
81.2%
ValueCountFrequency (%)
637
100.0%
ValueCountFrequency (%)
637
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Distinct526
Distinct (%)82.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size184.3 KiB
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12
https://www.kf-finances.com/www-ca-cmds-fr-acceder-a-mes-comptes-vade-mecum-exhaustif-pour-neophytes/
 
12
https://www.kf-finances.com/pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banques/
 
12
https://www.kf-finances.com/comment-ouvrir-un-compte-bancaire-sans-domicile-fixe/
 
12
https://www.kf-finances.com/est-il-interessant-dacheter-des-dollars/
 
12
Other values (521)
577 
ValueCountFrequency (%)
https://www.kf-finances.com/prelevement-sepa-asp-quest-ce-que-cest-et-comment-le-gerer/ 12
 
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https://www.kf-finances.com/pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banques/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/comment-ouvrir-un-compte-bancaire-sans-domicile-fixe/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/est-il-interessant-dacheter-des-dollars/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/comprendre-le-smic-en-thailande-un-guide-pour-les-expatries-francophones/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/ou-trouver-le-code-nan-cesu/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/les-avantages-insoupconnes-de-cmut-direct-pro-pour-les-petites-entreprises/ 12
 
1.9%
https://www.kf-finances.com/gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr/ 12
 
1.9%
Other values (516) 517
81.2%
ValueCountFrequency (%)
https 637
100.0%
ValueCountFrequency (%)
www.kf-finances.com 637
100.0%
ValueCountFrequency (%)
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/www-ca-cmds-fr-acceder-a-mes-comptes-vade-mecum-exhaustif-pour-neophytes/ 12
 
1.9%
/pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banques/ 12
 
1.9%
/comment-ouvrir-un-compte-bancaire-sans-domicile-fixe/ 12
 
1.9%
/est-il-interessant-dacheter-des-dollars/ 12
 
1.9%
/quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur/ 12
 
1.9%
/comprendre-le-smic-en-thailande-un-guide-pour-les-expatries-francophones/ 12
 
1.9%
/ou-trouver-le-code-nan-cesu/ 12
 
1.9%
/les-avantages-insoupconnes-de-cmut-direct-pro-pour-les-petites-entreprises/ 12
 
1.9%
/gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr/ 12
 
1.9%
Other values (516) 517
81.2%
ValueCountFrequency (%)
637
100.0%
ValueCountFrequency (%)
637
100.0%
Distinct526
Distinct (%)82.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size166.2 KiB
2025-01-14T19:37:34.970193image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length105
Median length81
Mean length57.124019
Min length18

Characters and Unicode

Total characters36388
Distinct characters36
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique515 ?
Unique (%)80.8%

Sample

1st rowprelevement-sepa-asp-quest-ce-que-cest-et-comment-le-gerer
2nd rowles-avantages-insoupconnes-de-cmut-direct-pro-pour-les-petites-entreprises
3rd rowgerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr
4th rowcomment-verifier-une-adresse-postale
5th rowdecouvrez-les-avantages-du-service-monespacesecuritas-pour-ses-utilisateurs
ValueCountFrequency (%)
prelevement-sepa-asp-quest-ce-que-cest-et-comment-le-gerer 12
 
1.9%
comprendre-le-smic-en-thailande-un-guide-pour-les-expatries-francophones 12
 
1.9%
www-ca-cmds-fr-acceder-a-mes-comptes-vade-mecum-exhaustif-pour-neophytes 12
 
1.9%
les-avantages-insoupconnes-de-cmut-direct-pro-pour-les-petites-entreprises 12
 
1.9%
ou-trouver-le-code-nan-cesu 12
 
1.9%
gerez-votre-epargne-efficacement-sur-www-ca-centreloire-fr 12
 
1.9%
quel-objet-peut-prendre-de-la-valeur 12
 
1.9%
est-il-interessant-dacheter-des-dollars 12
 
1.9%
comment-ouvrir-un-compte-bancaire-sans-domicile-fixe 12
 
1.9%
pourquoi-utiliser-un-comparateur-de-banques 12
 
1.9%
Other values (516) 517
81.2%
2025-01-14T19:37:35.436270image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
e 5210
14.3%
- 5024
13.8%
r 2539
 
7.0%
s 2451
 
6.7%
n 2276
 
6.3%
i 2192
 
6.0%
t 2183
 
6.0%
a 2121
 
5.8%
o 1969
 
5.4%
u 1721
 
4.7%
Other values (26) 8702
23.9%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 36388
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 5210
14.3%
- 5024
13.8%
r 2539
 
7.0%
s 2451
 
6.7%
n 2276
 
6.3%
i 2192
 
6.0%
t 2183
 
6.0%
a 2121
 
5.8%
o 1969
 
5.4%
u 1721
 
4.7%
Other values (26) 8702
23.9%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 36388
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 5210
14.3%
- 5024
13.8%
r 2539
 
7.0%
s 2451
 
6.7%
n 2276
 
6.3%
i 2192
 
6.0%
t 2183
 
6.0%
a 2121
 
5.8%
o 1969
 
5.4%
u 1721
 
4.7%
Other values (26) 8702
23.9%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 36388
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
e 5210
14.3%
- 5024
13.8%
r 2539
 
7.0%
s 2451
 
6.7%
n 2276
 
6.3%
i 2192
 
6.0%
t 2183
 
6.0%
a 2121
 
5.8%
o 1969
 
5.4%
u 1721
 
4.7%
Other values (26) 8702
23.9%
Distinct511
Distinct (%)80.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size225.4 KiB
2025-01-14T19:37:35.964870image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length126
Median length99
Mean length75.304553
Min length20

Characters and Unicode

Total characters47969
Distinct characters89
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique492 ?
Unique (%)77.2%

Sample

1st rowPrélèvement SEPA ASP : qu’est-ce que c’est et comment le gérer ? - Kf-finances.com
2nd rowLes avantages insoupçonnés de CMUT Direct Pro pour les petites entreprises - Kf-finances.com
3rd rowGérez votre épargne efficacement sur www.ca-centreloire.fr - Kf-finances.com
4th rowComment vérifier une adresse postale ? - Kf-finances.com
5th rowDécouvrez les avantages du service monespacesecuritas pour ses utilisateurs - Kf-finances.com
ValueCountFrequency (%)
1114
 
15.6%
kf-finances.com 581
 
8.1%
les 224
 
3.1%
de 203
 
2.8%
pour 187
 
2.6%
comment 149
 
2.1%
en 138
 
1.9%
la 126
 
1.8%
le 115
 
1.6%
un 110
 
1.5%
Other values (1282) 4194
58.7%
2025-01-14T19:37:36.708450image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
6466
13.5%
e 5068
 
10.6%
n 3424
 
7.1%
s 2974
 
6.2%
i 2701
 
5.6%
a 2523
 
5.3%
o 2478
 
5.2%
r 2473
 
5.2%
c 2376
 
5.0%
t 2131
 
4.4%
Other values (79) 15355
32.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47969
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6466
13.5%
e 5068
 
10.6%
n 3424
 
7.1%
s 2974
 
6.2%
i 2701
 
5.6%
a 2523
 
5.3%
o 2478
 
5.2%
r 2473
 
5.2%
c 2376
 
5.0%
t 2131
 
4.4%
Other values (79) 15355
32.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47969
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6466
13.5%
e 5068
 
10.6%
n 3424
 
7.1%
s 2974
 
6.2%
i 2701
 
5.6%
a 2523
 
5.3%
o 2478
 
5.2%
r 2473
 
5.2%
c 2376
 
5.0%
t 2131
 
4.4%
Other values (79) 15355
32.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 47969
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
6466
13.5%
e 5068
 
10.6%
n 3424
 
7.1%
s 2974
 
6.2%
i 2701
 
5.6%
a 2523
 
5.3%
o 2478
 
5.2%
r 2473
 
5.2%
c 2376
 
5.0%
t 2131
 
4.4%
Other values (79) 15355
32.0%
Distinct521
Distinct (%)81.8%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size1.3 MiB
2025-01-14T19:37:37.099778image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length884
Median length734
Mean length621.58399
Min length87

Characters and Unicode

Total characters395949
Distinct characters115
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique507 ?
Unique (%)79.6%

Sample

1st rowLe prélèvement SEPA ASP est un outil essentiel pour les entreprises et les particuliers qui souhaitent automatiser leurs paiements en euros au sein de l’Espace Unique de Paiements en Euros (SEPA). Conçu pour simplifier les transactions bancaires transfrontalières, ce système permet de débiter directement un compte bancaire sans avoir à effectuer de virements manuels. Cette méthode est particulièrement utile pour les paiements récurrents, comme les abonnements ou les factures d’électricité. Afin de gérer efficacement un prélèvement SEPA ASP, pensez à bien comprendre les autorisations et les mandats nécessaires. Les utilisateurs doivent s’assurer que leur compte bancaire dispose de fonds suffisants […]
2nd rowNaviguer dans le monde des finances peut s’avérer complexe pour les petites entreprises. Pourtant, des solutions comme CMUT Direct Pro émergent pour simplifier la gestion quotidienne. Conçu spécifiquement pour répondre aux besoins des PME, cet outil propose des fonctionnalités qui optimisent les opérations bancaires et permettent de gagner un temps précieux. Les entrepreneurs trouvent dans CMUT Direct Pro des services adaptés à leurs exigences. A découvrir également : Comment réussir une levée de fonds pour une start-up ? Gestion des comptes en ligne Suivi des transactions en temps réel Outils de trésorerie performants Ce service leur donne la possibilité de […]
3rd rowÉpargner intelligemment n’a jamais été aussi fondamental qu’aujourd’hui. Avec la montée des incertitudes économiques, chaque décision financière peut avoir un impact significatif sur votre avenir. Le site www.ca-centreloire.fr propose des outils et des ressources pour vous aider à optimiser vos économies de manière simple et efficace. Que vous souhaitiez préparer votre retraite, financer les études de vos enfants ou simplement constituer un matelas de sécurité, cette plateforme offre des conseils personnalisés et des solutions d’investissement adaptés à vos besoins. Prenez le contrôle de votre épargne et assurez-vous un futur serein grâce à des choix éclairés. A lire aussi : Suivre […]
4th rowLorsque vous envoyez un courrier ou un colis, il importe de s’assurer que l’adresse postale du destinataire est correcte. Cela permet de garantir que votre envoi arrive bien à destination. Cependant, il n’est pas toujours facile de vérifier si une adresse postale est valide et précise. Dans cet article, nous allons vous montrer comment vérifier une adresse postale. Plan de l'articleLes éléments à vérifier dans une adresse postaleLes outils pour tester une adresse postaleLe service en ligne de la posteLes bases de données de codes postauxLes applications de géolocalisationLes erreurs courantes à éviter lors de la vérification d’une adresse postale […]
5th rowLa sécurité est l’une des préoccupations de tous les propriétaires de maison. En France par exemple, plus de 190 000 foyers ont fait l’objet d’une tentative de cambriolage dans leur résidence principale selon l’INSEE. Ce constat alarmant nécessite des mesures appropriées comme l’installation d’un système de sécurité tel que monespacesecuritas. Trouvez dans ce guide les avantages de cette solution pour ses utilisateurs. Plan de l'articleLa simplicité d’utilisation du portail securitasLe professionnalisme du service clientèleLa facilité de personnaliser les services de sécuritéUn ensemble d’outils de gestion d’alarmes et d’incendies pour renforcer la sécurité à la maisonUn service de risk management La simplicité […]
ValueCountFrequency (%)
de 3470
 
5.8%
les 1650
 
2.8%
des 1303
 
2.2%
en 1221
 
2.1%
la 1209
 
2.0%
et 1160
 
2.0%
pour 1157
 
1.9%
à 1070
 
1.8%
le 1036
 
1.7%
un 874
 
1.5%
Other values (6722) 45194
76.2%
2025-01-14T19:37:37.752094image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
58192
14.7%
e 47560
12.0%
s 28174
 
7.1%
n 24217
 
6.1%
i 23577
 
6.0%
r 23295
 
5.9%
t 23272
 
5.9%
a 20466
 
5.2%
o 18479
 
4.7%
u 17627
 
4.5%
Other values (105) 111090
28.1%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 395949
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
58192
14.7%
e 47560
12.0%
s 28174
 
7.1%
n 24217
 
6.1%
i 23577
 
6.0%
r 23295
 
5.9%
t 23272
 
5.9%
a 20466
 
5.2%
o 18479
 
4.7%
u 17627
 
4.5%
Other values (105) 111090
28.1%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 395949
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
58192
14.7%
e 47560
12.0%
s 28174
 
7.1%
n 24217
 
6.1%
i 23577
 
6.0%
r 23295
 
5.9%
t 23272
 
5.9%
a 20466
 
5.2%
o 18479
 
4.7%
u 17627
 
4.5%
Other values (105) 111090
28.1%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 395949
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
58192
14.7%
e 47560
12.0%
s 28174
 
7.1%
n 24217
 
6.1%
i 23577
 
6.0%
r 23295
 
5.9%
t 23272
 
5.9%
a 20466
 
5.2%
o 18479
 
4.7%
u 17627
 
4.5%
Other values (105) 111090
28.1%
Distinct370
Distinct (%)58.1%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
Minimum2021-02-11 00:00:00+00:00
Maximum2025-01-12 00:01:00+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-14T19:37:37.945512image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-14T19:37:38.161853image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_date_modified
Date

Missing 

Distinct304
Distinct (%)72.7%
Missing219
Missing (%)34.4%
Memory size105.2 KiB
Minimum2022-01-09 23:11:40+00:00
Maximum2025-01-12 19:29:35+00:00
Invalid dates0
Invalid dates (%)0.0%
2025-01-14T19:37:38.371694image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
2025-01-14T19:37:38.581924image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)

article_author
Categorical

Distinct19
Distinct (%)3.0%
Missing1
Missing (%)0.2%
Memory size134.7 KiB
Watson
197 
Tangi
115 
Rodrigue
47 
Emmanuel
36 
Lionel004
30 
Other values (14)
211 

Length

Max length9
Median length8
Mean length6.5062893
Min length4

Characters and Unicode

Total characters4138
Distinct characters38
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique1 ?
Unique (%)0.2%

Sample

1st rowWatson
2nd rowWatson
3rd rowWatson
4th rowGec007
5th rowStephen

Common Values

ValueCountFrequency (%)
Watson 197
30.9%
Tangi 115
18.1%
Rodrigue 47
 
7.4%
Emmanuel 36
 
5.7%
Lionel004 30
 
4.7%
Stephen 27
 
4.2%
Justin005 26
 
4.1%
Silvere 25
 
3.9%
Gec007 23
 
3.6%
smartuser 22
 
3.5%
Other values (9) 88
13.8%

Length

2025-01-14T19:37:38.769994image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category
ValueCountFrequency (%)
watson 197
31.0%
tangi 115
18.1%
rodrigue 47
 
7.4%
emmanuel 36
 
5.7%
lionel004 30
 
4.7%
stephen 27
 
4.2%
justin005 26
 
4.1%
silvere 25
 
3.9%
gec007 23
 
3.6%
smartuser 22
 
3.5%
Other values (9) 88
13.8%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4138
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4138
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 4138
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
n 458
 
11.1%
a 454
 
11.0%
e 317
 
7.7%
t 300
 
7.2%
o 286
 
6.9%
s 271
 
6.5%
i 258
 
6.2%
W 197
 
4.8%
g 182
 
4.4%
0 160
 
3.9%
Other values (28) 1255
30.3%
Distinct511
Distinct (%)80.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size220.2 KiB
2025-01-14T19:37:39.204667image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Length

Max length109
Median length83
Mean length60.196232
Min length23

Characters and Unicode

Total characters38345
Distinct characters89
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique492 ?
Unique (%)77.2%

Sample

1st row Prélèvement SEPA ASP : qu’est-ce que c’est et comment le gérer ?
2nd row Les avantages insoupçonnés de CMUT Direct Pro pour les petites entreprises
3rd row Gérez votre épargne efficacement sur www.ca-centreloire.fr
4th row Comment vérifier une adresse postale ?
5th row Découvrez les avantages du service monespacesecuritas pour ses utilisateurs
ValueCountFrequency (%)
523
 
8.7%
les 215
 
3.6%
de 204
 
3.4%
pour 179
 
3.0%
comment 150
 
2.5%
en 141
 
2.3%
la 127
 
2.1%
le 119
 
2.0%
un 108
 
1.8%
et 99
 
1.6%
Other values (1278) 4139
68.9%
2025-01-14T19:37:39.841500image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
5975
15.6%
e 4507
11.8%
r 2511
 
6.5%
s 2361
 
6.2%
n 2259
 
5.9%
t 2141
 
5.6%
i 2138
 
5.6%
a 1931
 
5.0%
o 1926
 
5.0%
u 1675
 
4.4%
Other values (79) 10921
28.5%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 38345
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
5975
15.6%
e 4507
11.8%
r 2511
 
6.5%
s 2361
 
6.2%
n 2259
 
5.9%
t 2141
 
5.6%
i 2138
 
5.6%
a 1931
 
5.0%
o 1926
 
5.0%
u 1675
 
4.4%
Other values (79) 10921
28.5%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 38345
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
5975
15.6%
e 4507
11.8%
r 2511
 
6.5%
s 2361
 
6.2%
n 2259
 
5.9%
t 2141
 
5.6%
i 2138
 
5.6%
a 1931
 
5.0%
o 1926
 
5.0%
u 1675
 
4.4%
Other values (79) 10921
28.5%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 38345
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
5975
15.6%
e 4507
11.8%
r 2511
 
6.5%
s 2361
 
6.2%
n 2259
 
5.9%
t 2141
 
5.6%
i 2138
 
5.6%
a 1931
 
5.0%
o 1926
 
5.0%
u 1675
 
4.4%
Other values (79) 10921
28.5%

article_category
Unsupported

Rejected  Unsupported 

Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size140.0 KiB

article_views
Real number (ℝ)

Distinct456
Distinct (%)71.6%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean1590.7677
Minimum18
Maximum2970
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
2025-01-14T19:37:40.212944image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum18
5-th percentile156
Q11049
median1658
Q32315
95-th percentile2848
Maximum2970
Range2952
Interquartile range (IQR)1266

Descriptive statistics

Standard deviation828.80904
Coefficient of variation (CV)0.521012
Kurtosis-0.94811322
Mean1590.7677
Median Absolute Deviation (MAD)651
Skewness-0.27047476
Sum1013319
Variance686924.42
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T19:37:40.412187image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
156 12
 
1.9%
314 12
 
1.9%
2886 12
 
1.9%
2848 12
 
1.9%
2792 12
 
1.9%
222 12
 
1.9%
2970 12
 
1.9%
2778 12
 
1.9%
139 12
 
1.9%
482 12
 
1.9%
Other values (446) 517
81.2%
ValueCountFrequency (%)
18 1
0.2%
31 1
0.2%
56 1
0.2%
57 1
0.2%
69 1
0.2%
72 2
0.3%
74 1
0.2%
89 1
0.2%
106 1
0.2%
127 2
0.3%
ValueCountFrequency (%)
2970 12
1.9%
2886 12
1.9%
2848 12
1.9%
2792 12
1.9%
2778 12
1.9%
2766 1
 
0.2%
2756 1
 
0.2%
2748 1
 
0.2%
2706 1
 
0.2%
2685 1
 
0.2%

article_reading_time
Real number (ℝ)

Missing 

Distinct20
Distinct (%)3.2%
Missing7
Missing (%)1.1%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean5.7761905
Minimum2
Maximum51
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
2025-01-14T19:37:40.578965image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile3
Q13
median4
Q36
95-th percentile16
Maximum51
Range49
Interquartile range (IQR)3

Descriptive statistics

Standard deviation5.6466492
Coefficient of variation (CV)0.97757323
Kurtosis15.597891
Mean5.7761905
Median Absolute Deviation (MAD)1
Skewness3.7588172
Sum3639
Variance31.884647
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T19:37:40.762236image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=20)
ValueCountFrequency (%)
4 182
28.6%
3 162
25.4%
5 95
14.9%
6 62
 
9.7%
7 27
 
4.2%
2 26
 
4.1%
29 24
 
3.8%
8 20
 
3.1%
12 12
 
1.9%
16 4
 
0.6%
Other values (10) 16
 
2.5%
(Missing) 7
 
1.1%
ValueCountFrequency (%)
2 26
 
4.1%
3 162
25.4%
4 182
28.6%
5 95
14.9%
6 62
 
9.7%
7 27
 
4.2%
8 20
 
3.1%
9 2
 
0.3%
10 3
 
0.5%
11 2
 
0.3%
ValueCountFrequency (%)
51 1
 
0.2%
29 24
3.8%
27 1
 
0.2%
26 1
 
0.2%
23 1
 
0.2%
22 1
 
0.2%
16 4
 
0.6%
15 1
 
0.2%
13 3
 
0.5%
12 12
1.9%

article_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size133.2 KiB
None
637 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters2548
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 637
100.0%

Length

2025-01-14T19:37:40.937191image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T19:37:41.070705image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 637
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

article_raw_content
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size133.2 KiB
None
637 

Length

Max length4
Median length4
Mean length4
Min length4

Characters and Unicode

Total characters2548
Distinct characters4
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st rowNone
2nd rowNone
3rd rowNone
4th rowNone
5th rowNone

Common Values

ValueCountFrequency (%)
None 637
100.0%

Length

2025-01-14T19:37:41.209172image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T19:37:41.335272image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
none 637
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 2548
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
N 637
25.0%
o 637
25.0%
n 637
25.0%
e 637
25.0%

article_length
Categorical

Constant 

Distinct1
Distinct (%)0.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Memory size131.3 KiB
1
637 

Length

Max length1
Median length1
Mean length1
Min length1

Characters and Unicode

Total characters637
Distinct characters1
Distinct categories1 ?
Distinct scripts1 ?
Distinct blocks1 ?
The Unicode Standard assigns character properties to each code point, which can be used to analyse textual variables.

Unique

Unique0 ?
Unique (%)0.0%

Sample

1st row1
2nd row1
3rd row1
4th row1
5th row1

Common Values

ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

Length

2025-01-14T19:37:41.462783image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram of lengths of the category

Common Values (Plot)

2025-01-14T19:37:41.593561image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

Most occurring characters

ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

Most occurring categories

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 637
100.0%

Most frequent character per category

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

Most occurring scripts

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 637
100.0%

Most frequent character per script

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

Most occurring blocks

ValueCountFrequency (%)
(unknown) 637
100.0%

Most frequent character per block

(unknown)
ValueCountFrequency (%)
1 637
100.0%

days_since_published
Real number (ℝ)

Distinct288
Distinct (%)45.2%
Missing0
Missing (%)0.0%
Infinite0
Infinite (%)0.0%
Mean357.65463
Minimum2
Maximum1433
Zeros0
Zeros (%)0.0%
Negative0
Negative (%)0.0%
Memory size105.2 KiB
2025-01-14T19:37:41.744919image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/

Quantile statistics

Minimum2
5-th percentile2
Q123
median333
Q3625
95-th percentile908
Maximum1433
Range1431
Interquartile range (IQR)602

Descriptive statistics

Standard deviation339.69909
Coefficient of variation (CV)0.94979642
Kurtosis-0.1995792
Mean357.65463
Median Absolute Deviation (MAD)310
Skewness0.68392402
Sum227826
Variance115395.47
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T19:37:41.948631image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
ValueCountFrequency (%)
2 85
 
13.3%
23 39
 
6.1%
16 24
 
3.8%
9 18
 
2.8%
30 17
 
2.7%
716 13
 
2.0%
44 11
 
1.7%
427 8
 
1.3%
488 7
 
1.1%
97 6
 
0.9%
Other values (278) 409
64.2%
ValueCountFrequency (%)
2 85
13.3%
3 1
 
0.2%
6 1
 
0.2%
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Real number (ℝ)

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Quantile statistics

Minimum1.6345886
5-th percentile2.4619351
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Interquartile range (IQR)49.179337

Descriptive statistics

Standard deviation158.17806
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Histogram with fixed size bins (bins=50)
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1.9%
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1.9%
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Real number (ℝ)

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Quantile statistics

Minimum49.037657
5-th percentile73.858053
Q184.619883
median117.77778
Q31560
95-th percentile5149.6471
Maximum29700
Range29650.962
Interquartile range (IQR)1475.3801

Descriptive statistics

Standard deviation4745.3419
Coefficient of variation (CV)2.720822
Kurtosis23.150443
Mean1744.0839
Median Absolute Deviation (MAD)41.322082
Skewness4.6884146
Sum1110981.5
Variance22518270
MonotonicityNot monotonic
2025-01-14T19:37:42.750884image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Histogram with fixed size bins (bins=50)
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Other values (507) 517
81.2%
ValueCountFrequency (%)
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Histogram with fixed size bins (bins=1)

Interactions

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Missing values

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A simple visualization of nullity by column.
2025-01-14T19:37:34.347386image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
Nullity matrix is a data-dense display which lets you quickly visually pick out patterns in data completion.
2025-01-14T19:37:34.603846image/svg+xmlMatplotlib v3.9.2, https://matplotlib.org/
The correlation heatmap measures nullity correlation: how strongly the presence or absence of one variable affects the presence of another.

Sample

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